如何在matplotlob直方图（Python）中标记存储箱

我想画一个财务数据的柱状图。具体来说，我想绘制一个指数回报的直方图，其中回报在x轴上，数字计数在y轴上

我使用了以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

returns = (0.08,0.05,-0.15,0.12,-0.18,0.02,0.25)
years = (2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016)
data = pd.DataFrame(returns, columns = ["Return"], index = years)
bins = [-0.3, -0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

plt.hist(data, bins = bins, edgecolor = "white")

这段代码生成以下曲线图。 当我现在查看收益率介于-20%和-10%之间的数据时，有2年属于这一范围（2012年和2014年）。 我现在想做的基本上是，包含这两个观测值的箱子，在-20%和-10%之间，被分成两个箱子，它们彼此叠在一起，但是观测年份显示在箱子里面。 这样我可以在查看地块时看到垃圾桶对应的两个年份。 但是我在文档中找不到任何提示如何做到这一点。

您可以用它来告诉每个值属于哪个bin。然后，您可以迭代数据帧的行，并每年在所需位置绘制。每个步骤都需要更新具有底部位置的阵列

由于

np.digitalize

从

1

开始计算箱子，并使用

0

对太小的值进行计算，需要减去

1

，作为数组中的索引。此外，大于最大值的值将获得过高的bin索引，因此也可以将其过滤掉

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.ticker导入MultipleLocator
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
收益率=（0.08,0.05，-0.15,0.12，-0.18,0.02,0.25）
年份=（2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016）
data=pd.DataFrame（返回，列=['Return']，索引=years）
垃圾箱=[-0.3，-0.2，-0.1,0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]
料仓宽度=np.差异（料仓）
数据['Bin_ind']=np。数字化（数据['Return'，bins）-1#np。数字化使用0表示小于最小Bin边的值
图，ax=plt.子批次（）
底部=np.零（透镜（箱））
对于年份，数据中的bin_ind['bin_ind']。iteritems（）：
如果bin_ind>=0且bin_ind

该方法可以扩展到根据返回值对每个矩形进行颜色编码，例如：

cmap=plt.cm.get\u cmap（'coolwarm\u r'））
标准=plt.标准化（-0.5,0.5）
图，ax=plt.子批次（）
底部=np.零（透镜（箱））
对于年份，数据中的bin_ind['bin_ind']。iteritems（）：
ax.bar（x=料仓[bin\u ind]，高度=1，底部=底部[bin\u ind]，宽度=料仓宽度[bin\u ind]，对齐=边缘'，
facecolor=cmap（norm（data.loc[year，'Return']），edgecolor='black'）
ax.text（桶[bin_ind]+桶宽[bin_ind]/2，底部[bin_ind]+0.5，年份，ha='center'，va='center'）
底部[bin_ind]+=1

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这是否回答了您的问题？请（例如在油漆中）绘制一些简单的预期结果图。这将更容易理解你想要什么achieve@dankal444下面的图是我想要达到的结果。但有一个问题是，有几个盒子不在它们所属的正确范围内，这与我的预期非常接近！剩下的唯一问题是箱子在离右边很远的地方有一个箱子。例如，2011年和2015年的回报率分别为0.05和0.02，但图中的方框介于0.1和0.2之间。因此，它们太偏右了，我不知道如何解决这个问题。我基本上需要将整个绘图框移到右边。谢谢你检查并让我知道。我忘了

np。Digitalize

从1开始给垃圾箱编号。我相应地更新了这个帖子。如果你的问题现在被回答了，请考虑接受的答案。